GV-a / tts.py
TDN-M's picture
Update tts.py
78505ef verified
raw
history blame
3.63 kB
import os
import re
import torch
import torchaudio
from huggingface_hub import snapshot_download, hf_hub_download
from TTS.tts.configs.xtts_config import XttsConfig
from TTS.tts.models.xtts import Xtts
from vinorm import TTSnorm
# Cấu hình đường dẫn và tải mô hình
checkpoint_dir = "model/"
repo_id = "capleaf/viXTTS"
use_deepspeed = False
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() and "T4" in torch.cuda.get_device_name(0) else "cpu"
# Tạo thư mục nếu chưa tồn tại
os.makedirs(checkpoint_dir, exist_ok=True)
# Kiểm tra và tải các file cần thiết
required_files = ["model.pth", "config.json", "vocab.json", "speakers_xtts.pth"]
files_in_dir = os.listdir(checkpoint_dir)
if not all(file in files_in_dir for file in required_files):
snapshot_download(
repo_id=repo_id,
repo_type="model",
local_dir=checkpoint_dir,
)
hf_hub_download(
repo_id="coqui/XTTS-v2",
filename="speakers_xtts.pth",
local_dir=checkpoint_dir,
)
# Tải cấu hình và mô hình
xtts_config = os.path.join(checkpoint_dir, "config.json")
config = XttsConfig()
config.load_json(xtts_config)
MODEL = Xtts.init_from_config(config)
MODEL.load_checkpoint(config, checkpoint_dir=checkpoint_dir, use_deepspeed=use_deepspeed)
# Tải mô hình vào thiết bị phù hợp
MODEL.to(device)
# Danh sách ngôn ngữ được hỗ trợ (chỉ tiếng Việt và tiếng Anh)
supported_languages = ["vi", "en"]
def normalize_vietnamese_text(text):
"""
Chuẩn hóa văn bản tiếng Việt.
"""
text = (
TTSnorm(text, unknown=False, lower=False, rule=True)
.replace("..", ".")
.replace("!.", "!")
.replace("?.", "?")
.replace(" .", ".")
.replace(" ,", ",")
.replace('"', "")
.replace("'", "")
.replace("AI", "Ây Ai")
.replace("A.I", "Ây Ai")
)
return text
def generate_speech(text, language="vi", speaker_wav=None, normalize_text=True):
"""
Tạo giọng nói từ văn bản.
"""
if language not in supported_languages:
raise ValueError(f"Ngôn ngữ {language} không được hỗ trợ. Chỉ hỗ trợ tiếng Việt (vi) và tiếng Anh (en).")
if len(text) < 2:
raise ValueError("Văn bản quá ngắn. Vui lòng nhập văn bản dài hơn.")
try:
# Chuẩn hóa văn bản nếu cần
if normalize_text and language == "vi":
text = normalize_vietnamese_text(text)
# Lấy latent và embedding từ file âm thanh mẫu
with torch.no_grad(): # Tắt tính gradient để tiết kiệm bộ nhớ
gpt_cond_latent, speaker_embedding = MODEL.get_conditioning_latents(
audio_path=speaker_wav,
gpt_cond_len=30 if device == "cuda" else 15, # Tăng độ dài khi dùng GPU
gpt_cond_chunk_len=8 if device == "cuda" else 4,
max_ref_length=60 if device == "cuda" else 30,
)
# Tạo giọng nói
out = MODEL.inference(
text,
language,
gpt_cond_latent,
speaker_embedding,
repetition_penalty=5.0,
temperature=0.75,
enable_text_splitting=True,
)
# Lưu file âm thanh
output_file = "output.wav"
torchaudio.save(output_file, torch.tensor(out["wav"]).unsqueeze(0).to("cpu"), 24000)
return output_file
except Exception as e:
raise RuntimeError(f"Lỗi khi tạo giọng nói: {str(e)}")